一、前言很多单片机都不具备DAC输出，但会有多路PWM输出，下面测试利用PCA芯片，GP8500，将PWM信号转换成模拟电压信号。测试一下这个方案，以备之后应用积累经验。二、电路设计设计基于STC32G单片机的测试电路。选择 PWMB中的第四个通道，也就是PWM8 的信号发送给 GP8500，由它将 PWM信号转换成模拟电压。铺设单面PCB，适合一分钟制板方法制作测试电路板。一分钟之后得到测试电路板，焊接清洗之后 进行测试。现在电路板工作电源为 5V。三、测试结果下载STC32G程序的时候， 选择内部时钟
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DAC PWM PCA 模拟信号
摘要：行人序列重识别是对同一个人进行跨摄像头识别，要实现跨摄像头行人精确识别必须充分利用行人序
列的时空线索。为了解决这个问题，本文提出了一种基于全局引导的行人序列重识别，首先利用ResNet-50提
取行人序列特征；然后用全局引导网络将行人序列特征分解为全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征
和局部特征的时间相关性；最后对行人序列特征PCA降维后用JS散度计算相似度。实验结果表明本文算法在跨
摄像头行人序列重识别中识不仅识别率高，而且效率高。关键词：行人序列重识别；ResNet-50；全局引
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202209 行人序列重识别 ResNet-50 全局引导 PCA
在之前的格物汇文章中，我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转，尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大，并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。方差较大的方向代表数据含有的信息量较大，建议保留。方差较小的方向代表数据含有的信息量较少，建议舍弃。今天我们就来看一下PCA的具体应用案例和特征映射的另一种方法：线性判别分析(LDA)。 PCA案例 在机器学习中，所使用的数据往往维数很大，我们需要使用降维的方法来突显信息含量较大的
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PCA LDA
1 引言近几年来，贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具，在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据
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PCA 贝叶斯 网络
前言：人工智能机器学习有关算法内容，人工智能之机器学习主要有三大类：1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下PCA算法。 PCA(主成分分析)是十大经典机器学习算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后来由Hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法。 对于维数比较多的数据，首先需要做的事就是在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维是一种数据集预处理技术，往往在数据应用在其他算法之前使用，它可以去除掉数据的一些冗余信息和噪声，使数据变得更加简单高
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人工智能 PCA
人脸识别会议签到的嵌入式系统设计,摘要：为了解决传统会议签到问题，利用S5PV210与CC2530、摄像头、按键、液晶显示屏等硬件设备设计了一种人脸识别会议签到硬件终端。在定义的通信协议的基础上，采用C语言开发出了下位机与上位机间进行数据传输的程序
关键字：
人脸识别 PCA ZigBee Linux 嵌入式系统
//STC12C4052 PCA用于16位定时器测试程序//2009/11/21 liweiqiang#includestc12c4052ad.h>sbit P37=P3^ ...
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STC12C4052 PCA 定时器测试
一、程序说明：SST单片机带有5路PCA模块,PCA功能比普通的单片机相比提供更强的计时性,同时更少CPU的干预,用它可以减少软件的开销和改进精度。利用PCA的脉冲宽度调制（PWM）模式可以产生一个8位PWM,它通过比PCA定时器
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PWM 脉冲 产生 功能 单片机 PCA SST
结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA)，得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LD
关键字：
PCA LDA 融合算法
引言
通过人体的体液检测健康状况，这在临床应用中已非常成熟，也确实为诊断过程提供了十分宝贵的信息，然而体液检测一方面需要依赖于检测试剂，成本较高，另一方面大部分检测手段基于“有创”过程，均不适合进行较高频率的检测。作为身体健康状况的另一条反映途径，人体的呼吸气体(肺呼吸气体与消化道挥发气体)也能反映一些重要的生理过程与代谢信息，且检测的方法可以在一定程度上弥补前者的不足。
本设计的目的是利用以ARM7TDMI-S为核心的LPC2478处理器实现对电子鼻仪器系统的控制
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医疗电子 传感器 电子鼻 PCA LPC2478
1 引言
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研究 网络 贝叶斯 PCA 基奇
作为全球产业计算机(IPC)与自动化设备领导厂商的研华公司, 近期推出了一款PICMG 1.0全长单板电脑：PCA-6010。这款产品具有非常高的性价比，使用了主流Intel Core™2 Duo双核计算机电源。PCA-6010非常适合于要求高计算性能和强扩展能力、对价格敏感的工业应用，如自动光学检测(AOI)、医学图像处理、数字监控和电信等应用。
强大的芯片
PCA-6010使用的Intel® 945GC桌面芯片组，支持主流的Intel® Core&trade
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研华 全长单板 PCA-6010 Core
基于PCA算法的人脸识别研究,1 人脸识别的发展及现状
关键字：
识别 研究 人脸 算法 PCA 基于 PCA 特征脸 人脸识别
基于本征空间的多姿态人脸识别方法,O 引 言
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识别 方法 人脸 姿态 空间 基于 多姿态 人脸识别 PCA 欧氏距离
pca介绍
一.
主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否 [
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